AI未必能凭空发明一种“好看”，但当一种审美可以被一键学习、批量复刻，它离流行显然也近了一步。
美图正在靠AI变美，闷声发财。
在“你永远不知道女生在P什么”的讨论里，一张在水族馆拍摄的照片，不仅要将P图颗粒度对齐到头发丝，连背景也不能拖后腿。误入镜头的行人需要被请走，表情管理不佳的工具鱼要进行事后抢救，“优秀员工”则哪里缺鱼哪里搬。
等到脸、身材和背景里的每条鱼都各司其职， 女生的手指和修图软件也差不多一起燃尽了 。
而现在只需要把原图丢给AI，告诉它“保留人物不变，在背景增加远近不同的鱼群，注意景深、遮挡和蓝色环境光”，过去可能折腾两小时的抠图、复制、缩放、调色和融合，被压缩成AI的“思考中”。
一张照片，哪怕其他的细节都恰到好处，一旦出现脸糊得看不清五官、被打光成阴阳脸，也只能含泪打入冷宫。硬拉锐化、强行补光只会越修越脏，画质越来越差，现在只需要告诉Al”保持本人五官和表情不变，修复失焦人脸、补亮暗部，但保留背景”，它就可以妙手回春，给照片第二条生命。
AI一边把过去繁琐的手工P图压缩成一句话交差，另一边把以前很难修、甚至修不了的照片重新纳入可修范围。
而当日活已经突破2亿的豆包还在面对“海量用户怎么变成收入”的商业化讨论时， 一个做了十几年P图生意的老牌公司，已经率先把AI变成了真金白银 。
最新财报显示，2026年上半年，美图收入22.1亿元，同比增长22.1%；经调整净利润6.5亿元，同比增长39.5%。其中，修图、视频和设计所在的影像与设计产品贡献了17.7亿元收入，同比增长30.9%，付费用户也涨到了1844万。
在这一轮增长里，AI不只是美图用来讲故事的新概念，它已经撸起袖子下地干活，开始真正参与用户付费和收入增长。
AI成了美图给用户找的修图助理，但这个乙方真的能准确get用户“五彩斑斓的黑”式的审美需求并完美执行吗？
“拍照一分钟，修图两小时” 也要成为历史了。继打工人之后，P图也被AI卷进了“增速提效”的浪潮。
一直以来，美图秀秀之于美图，就相当于《甄嬛传》之于优酷、《花儿与少年2》之于芒果。不同的是，有生之年，我们大概很难等到《甄嬛传》未删减版和《花少2》的母带，但美图秀秀的“进阶版”已经演到熹妃回宫的戏码了。
将“把我生成一张照片，保留脸的样子。背景是云南昆明洱海边上有海鸥，你然后一束光打过来，打在发丝上。加一束光打过来，有光影的效果，发丝要有被光照亮的感觉，比例为4:3。”这段指令喂给AI，原本普通的人像就能被直接生成一张海边氛围感大片，连发丝都能模拟出被夕阳斜照的质感。
美图秀秀的AI闪光灯则能给光线平淡的人像重新“打一盏灯”，提亮脸部、强化五官明暗和发丝光泽，人脸一下成为视觉焦点，连磨皮都省了。AI闪光灯踩中了女生 “人要亮、背景不能死白” 的出片需求，有人希望 “脸上有光但别像开了大灯” ，也有人追求 “发丝被夕阳照亮” 的感觉。
而AI美发则省去了 坐进理发店“开盲盒”的痛苦 。会员费可能会让钱包受点罪，但比起真剪、真染、真烫的试错成本，已经算得上低成本换头，还能看看发量暴增、头型完美的自己到底长什么样。
美图秀秀目前公开的AI能力已经覆盖AI表情重塑、AI美发、增发高颅顶、AI消除、AI扩图、AI调色、AI闪光灯等多个环节。
这些新能力也实打实地转化成了用户和订阅。 2023年，美图在财报中明确表示，AI提升了数字内容制作效率，推动付费订阅渗透率和订阅收入增长；到了2024年，公司再次将付费用户增长归因于生成式AI提升了产品吸引力。
部分AI玩法甚至重新把这个用了十几年的老App推到了新用户面前，2025年，“AI合照”曾为欧洲市场带来超过300万新增活跃用户，“AI雪景”也推动美图秀秀首次登上美国App Store分类榜首。
AI显然已经不满足于在App里当一个安静的功能键，开始主动竞聘“修图乙方”。
打开美图秀秀，除了AI消除、扩图、写真、合照等一个个单独的功能，用户还可以直接和AI智能体对话，告诉它想怎么修。
但氢商业实测发现，这个甲方并没有那么好做，从五官分析的功能进入聊天框，AI会告诉你需要先发送一张自己的照片，按要求发送后，氢商业以为会收到一段专业的分析，没想到它反将一军， “我看到你上传了一张照片，不过我还不太确定你想怎么处理这张图呢~”
事实证明，高冷霸总是做不了好甲方的 ，言简意赅地追加一句“五官分析”，AI前脚还在说 “好的，我来帮你分析五官特点，并给出美化建议” ，后脚就一步到位甩过来一张修好的照片。
遇到偶尔听不懂人话，还喜欢越俎代庖替人做决定的乙方，甲方得常备速效救心丸。 毕竟少交代一句，结果就可能南辕北辙，想让它稳定交稿，甲方最好先交一份3000字详细brief。
人像修图Agent Picchi被推出后，美图开始把AI从 “工具人” 往 “长期乙方” 培养。
除了直接分析照片并给出修图方案，Picchi还提供 “学TA修图” 和 “学我修图” ，前者可以将别人的修图思路“一键抄作业”，学习对方怎么处理脸型、妆容、光影和整体风格；后者需要先喂给AI自己修图前后的照片，让AI学习模仿用户自己的修图习惯，再应用到其他照片上。
只是想把这个长期乙方教会，用户还得先把自己过去那些“原图vs精修图”成对翻出来，给AI补一门《如何正确P我》的入职培训。
社交媒体上，Picchi已经成了不少Coser的“赛博后期”，甚至有人开始拿它接修图商单。小红书上也出现了出租会员、代修照片等服务，AI修图不再只是帮自己省时间，也开始被塞进一条可以直接换钱的生产链里。
美图在2026年中报中披露，Picchi上线两个多月后ARR已经超过50万美元，用户主要包括创作者和KOL；公司管理层进一步提到，当主播、达人、模特的“个人形象本身成为生产资料”，好看的照片就不只是消费品，而直接关系到内容生产和商业变现，付费意愿也会随之提高。
当主播、达人、模特开始把AI当作高频生产工具，固定会员费的收费上限也开始显现。AI也由此给美图打开了订阅之外的第二个收费口——算力。
美图CFO颜劲良曾用18元月费会员举例，过去无论一个用户多高频使用，当月ARPPU基本都被会员价格封住；但AI生成需要持续消耗算力，用户修得越多、调用得越频繁，美图就可以按照实际使用量继续收费。
2026年第一、第二季度，美图AI算力点消费总额环比增幅都超过46%。颜劲良还特意解释，这部分统计的不是平台赠送的点数，而是用户真金白银购买并已经消耗掉的算力。
换句话说，以前美图卖的是一张“修图月卡”，现在美图将AI的加班费账单也一并递给了用户。 但普通用户更在意多花的钱，能不能换来一张真正符合自己审美的照片？
现在女生对一张照片的要求，很难用 “磨皮、美白、瘦脸” 几个词简单概括。
“自然一点” ，可能是嫌脸推得太狠，也可能是皮肤磨得太干净； “再高级一点” ，背后可能涉及光从哪里打进来、阴影留多少、肤色偏冷还是偏暖，甚至细致到人物和镜头究竟应该保持什么距离。
很多时候连用户自己都说不清楚自己想要哪种感觉。
博主“垫底辣孩”堪称 美图秀秀使用时长最长之人 ，同样是修脸，他更偏爱调整轮廓、光影、肤质和构图；今年出圈的女性向摄影里，甚至会刻意让半张脸落进阴影，用明暗关系放大人物的骨相和情绪。
通用AI确实越来越会听人话，但“好看”是一道没有有标准答案的题。
2023年生成式AI爆发后，美图推出了自研视觉大模型MiracleVision，希望把模型训练成更懂视觉和美学的“大脑”。2024年研发投入达到9.11亿元，其中大视觉模型训练成本约1.4亿元。
但很快，美图发现搞AI也要懂得田忌赛马的智慧。
2024年，吴欣鸿就公开承认，如果正面竞争视频大模型，无论资金、算力还是算法都有差距。既然拼大模型拼不过巨头，美图转身回到自己最熟的“变美”生意里。
从做商业设计的美图设计室、做视觉创作的WHEE到服务口播视频的开拍，美图开始把大模型塞进不同的具体影像场景里。
到了Agent阶段，这种思路更进一步。2025年，美图推出了原生AI Agent“RoboNeo”，同时接入美图自研和第三方模型，可以根据用户的具体任务自动挑选更合适的能力。
修图爱好者迎来了自己的 “苏培盛” ，针对用户极其复杂的非标准需求，哪个最适合完成任务，成功率最高，效果最好，哪个才有机会被 翻牌子 。
但现在豆包都能稳稳地接住你的修图指令，为什么还要花钱找美图呢？
颜劲良在接受财联社采访时提到，“对于缺乏专业影像训练的用户而言，通用模型往往难以精准满足其审美诉求。当他们体验到我们深耕垂直领域的产品，发现无需复杂的提示词就能达到理想效果时，自然会完成向专业工具的转化。”
模型变得越来越容易获得，但 “怎么修出一张神图” 仍然没有标准答案。
“氛围感”“自然”“高级”这些连人都很难说清楚的东西，美图到底是怎样让AI学会的？Picchi或许是一个很好的教案。
Picchi产品负责人Jill告诉氢商业，其实在更早之前，美图就逐渐意识到， 用户的审美正在变得越来越具体、个性化，甚至出现了高要求、大批量、接近“生产任务”的修图需求。 传统模板、参数和手动操作已经越来越难满足这类需求，所以当感觉技术已经成熟，就立刻启动了Picchi。
Picchi的功能也对应着不同用户的问题。“指令修图”和“学我修图”最初服务的是那些自己知道什么好看、但不想反复找工具调参数的用户；产品推出后，团队又发现另一批用户连“自己该怎么修比较好看”都不知道，“学TA修图”也由此出现。
至少在Picchi目前的产品流程里，发现下一种“好看”的工作，主要还是由人来完成。 美图内部有一部分产品和运营人员，日常会关注社交平台、用户反馈和用户观察，负责和大众审美保持同频；另一部分设计人员则更关注小众、前沿的视觉趋势，其中不少人本身就是KOC。AI已经能替人P图了，但「闻风向、瞄潜力」这件事，还是要靠人。
Picchi给自己的定位是 「你的氛围感修图师」 ，Jill说产品想解决的是，把那些不可言说的氛围感融入到Agent的审美知识库中。 “把模糊的‘感觉’落地成恰到好处的美，这个应该算是我们团队最擅长且我最自豪的部分” 。
氢商业采访了在社交平台分享修图skill的博主“白浪”，他详细拆解了如何将模糊的“氛围感”拆成AI能听懂的语言。
在白浪看来， 想让AI听懂“氛围感”，人需要先搞懂什么构成了氛围感 。“很多时候，我们以为自己喜欢的是滤镜，仔细看才会发现，关键可能是镜头和主体的距离、光线落下来的位置，或者一种没有刻意摆拍的状态。”
把考点弄清楚了，下一步才是准备好教案和教具。白浪通常会把文字、参考图和结果对照一起交给AI： 参考图负责告诉它大方向，文字负责说明具体要学什么，成功图和失败图则用来划清边界。
注意，AI也需要划重点。最 重要的不是形容词多不多，而是优先级是否清楚。 首先要说明哪些信息绝对不能变，其次说这次主要修改什么，最后才是辅助性的风格描述。
“与其只说高级、自然、有氛围，不如明确光从哪个方向来，阴影偏什么颜色，应该保留多少纹理，哪些过度处理的效果必须避免。越接近画面中的实际关系，AI 越容易理解。”
和人一样，AI听懂了也不见得会做题。 Jill告诉氢商业，在Picchi的自定义修图里，Agent会先结合已有的审美知识库和对原图的分析，判断用户的要求能不能直接执行。如果可以，再决定调用哪个工具效果最好、效率最高；如果一句话还不能直接落地，就继续把需求往下拆，直到变成一组可以执行的任务。
白浪认为， 即使AI已经掌握了一种风格，面对新照片也得重新“看图下菜碟” 。白浪会判断原图的问题、离目标还有多远、能承受多大的改动，以及照片最终用在哪里。“原图已经有合适的光线，就没必要重新造光；主体状态本来很好，也没有必要大幅改变。修图不是改得越多越好，难点往往是判断哪里应该停手。”
所以，AI所谓的“懂审美”，并不是背会几个“高级感”的关键词，而是把一句模糊的“好看”，继续拆成修改对象、方向、程度和边界，再根据每张照片重新作答。
而一旦一种风格火起来，最怕的就是“氛围感”还没弄明白，先学会了流水线生产。
Jill说，“学TA修图”学习的是一个人的修图习惯和审美， “ta的操作过程会更类似把这位博主请来为你修图” ，而不是把某组磨皮、美白、瘦脸参数原封不动套给下一个人。
对于白浪而言，一旦发现辨识度下降、结构发生明显变化，或者画面虽然更漂亮却不像原图，就说明修改已经越过边界，需要退回来。
“模型有时会把风格误解成固定的脸型、妆容、构图甚至固定的颜色。真正适合复用的，是风格背后的处理关系。”
偶尔P出一张神图，显然还不能证明AI真的学会了。
一种效果上线前，AI还得先过一轮“模拟考”。 Picchi团队第一款Coser厚涂风很难满足“成男”（成熟男性）角色的需求，相比少年角色，这类“成男”通常需要更明显的男性骨相、轮廓和成熟感。研发期间就不断收到用户要求增加成男类型的反馈。对团队来说，这些反馈不是简单的“许愿池”，而是在帮他们检查这套审美是否有尚未覆盖到的边界。
白浪也不会拿一次成功案例“交卷”，而是会找来不同主体、光线、拍摄距离和背景的照片反复测试。单张照片可能两到四轮就能找到方向，但要让一套Skill稳定下来，经常需要十几甚至几十张图片。 真正费时间的不是把第一张修漂亮，而是找到它在哪里会翻车。
一张脸尚且要 “看人下菜碟” ，放大到全球市场，“好看”这件事更不可能 一本教材走天下 。
欧美用户更偏好保留肤质的自然修颜，东南亚和欧洲部分地区对能重新给逆光人像“打一盏灯”的AI闪光灯反响很好；到了印尼，AI发型甚至一度把美图海外版送上App Store总榜第一；日韩和泰国用户，则对妆容和风格化人像表现出更高兴趣。2026年中报里，美图甚至开始按照不同市场的审美和需求重新研究海外业务。
美图要捕捉的，并不只是一种全球通用的“好看”，而是不同人、不同地区各自认定的“好看”。
过去，美图做流行效果的方式更接近“追热点”，去Ins看明星在流行什么妆容、什么修图风格，再把它做成模板交给更多用户。Jill说，现在团队已经不太想继续生产这种“千人一面”的模板，而是 希望搭一套机制，让达人、化妆师甚至普通用户，都能把自己的风格变成可以被别人使用的AI能力 。
从Picchi的设想来看，美图想做的已经不只是追着流行做效果。Jill把它定义成一个 “审美Agent” ，既让用户展示自己的审美，也让别人学习这种审美，未来甚至还想把这种能力延伸到化妆、穿搭和造型。
当美图不再只是把流行做成模板，而是让达人和用户把自己的审美变成可复制、可分发的AI能力， 它还只是在追赶流行吗？
VIsta氢商业系列视频栏目《氢评论》
和 Vista氢商业一起聊聊上海迪士尼员工让盲人员工别用盲杖
关注视频号，看氢商业对话真实，洞见消费。
1、经济观察报，《美图焕新：一家“上个时代的公司”在AI中复苏》，2024.06
2、IC实验室，《美图历险记：靠AI重生，又遇模型吞噬，还有反转吗？》，2026.03
3、略大参考，《美图，一个AI版的化妆品公司？》2025.08
4、华尔街见闻，《对话美图CFO颜劲良：如果吞噬论成立，AI应用该消失一批了，但事实没有》2026.08
5、36氪，《专访美图 CEO 吴欣鸿：做 AI 产品，是一场难以提前策划的游戏》，2026.07
6、南风窗，《净赚3亿，他们靠AI美女翻身》，2024.04
7、每日经济新闻，《美图的AI应用生意，藏在一群愿意持续付费的人里》，2026.08
8、财联社，《美图CFO颜劲良：生产力应用收入未来有望超过生活场景 审美能力是AI时代护城河|财专访》，2026.9
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